分析学生的消费行为和食堂的运营状况，为食堂运营提供建议。构建学生消费细分模型，为学校判定学生的经济状况提供参考意见。
（1）数据清洗。根据实际项目需求对数据进行清洗，去除缺失值所在列的数据，去掉对项目无影响的数据，去掉异常时间点的数据，对数据清洗可保证数据的有效性。
（2）信息关联。对学生个人信息表和消费记录表进行关联。
（3）分析食堂就餐情况。比如分析早、中、晚各大食堂就餐人数占比，分析工作日和非工作日的就餐时间。分析结果可以可以此为依据各食堂准备相应食材量，避免食材浪费或不够；并且在人流高峰期设置多可购买窗口，避免因人流大影响就餐。
（4）分析学生消费行为。可以计算本月人均刷卡频次和人均消费，分析不同性别学生群体的消费特点，分别计算各专业不同性别学生人均消费情况。可以对生活饮食消费（食堂消费、超市消费、水电费等）、其他消费（非生活饮食消费）、存款（存入校园卡的金额）三个维度进行分析，并根据分析结果判定学生的经济状况，为援助提供依据。
（1）根据学生的消费行为判断其消费喜好，学校各食堂运营可根据各个时间段的消费人次配备合理的食材数量避免食材浪费或亏损，并可根据人流情况在高峰期开设多个窗口，避免因人流影响就餐。
（2）由各专业的消费图可知，不同专业的人均消费额相差很大，尤其男生明显，学校可对部分专业人均消费较低可加多援助名额。
（3）以生活饮食消费、其他消费和存款三个指标构建学生消费细分模型，各指标数值可分为五个等级，计算每位学生的综合得分，将得分较高的前500名学生确定为“准援助对象”。
